准平稳信号的自适应分段与聚类

成奇明; 张树京

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准平稳信号的自适应分段与聚类

更新时间：2025-12-08

- 准平稳信号的自适应分段与聚类
- Adaptive Segmenting and Clustering of Quasi-Stationary Signal
- 电子学报 1993年第6期页码：51-58
- 作者机构：
  
  1. 北方交通大学信息所
  2. 北方交通大学信息所北京 100044
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：1993
- 稿件说明：
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[1]成奇明,张树京.准平稳信号的自适应分段与聚类[J].电子学报,1993(06):51-58.

Cheng Oiming, Zhang Shujing. Adaptive Segmenting and Clustering of Quasi-Stationary Signal[J]. Acta Electronica Sinica, 1993, (6): 51-58.
[1]成奇明,张树京.准平稳信号的自适应分段与聚类[J].电子学报,1993(06):51-58. DOI：

Cheng Oiming, Zhang Shujing. Adaptive Segmenting and Clustering of Quasi-Stationary Signal[J]. Acta Electronica Sinica, 1993, (6): 51-58. DOI：

摘要

本文讨论了准平稳信号自适应处理中的特征提取、自适应平稳分段和自适应聚类与识别问题。对以上三部分的优化实现问题

提出了由双卡尔曼滤波器

白化熵测度器和自组织神经网络构成的实施方案

并通过计算机模拟证明了该方案的可行性。

Abstract

An adaptive processing system of quasi-stationary signal is proposed in this paper

which consists of three subsystems: adaptive feature extractor

detector of abrupt change and pattern classifier.The optimal system is considered for its adaptive real-time realization.We Choose the two Kalman filters

measurer of whitening degree and Kohonen’s selforg nizing neural network to construct this system.Finally

the simulation results are presented.

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